{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,9,2],“日期-时间”:“2024-09-02T18:31:41Z”,“时间戳”:1725301901867},“引用-计数”:37,“发布者”:“爱思唯尔BV”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts”:[[2020,8,1]],“日期时间”:”2020-08-01T00:00:00Z“,”timestamp“:1596240000000},”content-version“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“中国国家自然科学基金会”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“奖项”:[“61922064”],“id”:[}“id”:“10.13029\/5011000001809”,”id-type“:”DOI“,”asset rted-by“:”publisher“}]},{“DOI”:“10.13039\/501100004731”,“name”:“浙江省自然科学基金”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“adward”:[“LR17F030001”,“LQ19F020005”],“id”:[{“id”:“10.13039\/501100004731”,”id type“:doi”,“asserted by”:“publisher”}]},{“name”:“中国温州市科技计划项目”,“award”:[”C2017008“,”G20150017“,”ZG2016016“]}],“content-domain”:{“域”:[“elsevier.com”,“sciencedirect.com”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[”计算机视觉和图像理解“],“published-print”:{“date-parts”:[[2020,8]]},”DOI“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-part“:[2020,6,2]],”date-time“:”2020-06-02T15:39:36Z“,”时间戳“:1591112376000},“page”:“103003”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:114,“special_numbering”:“C”,“title”:[“基于金字塔通道的图像去叠特征注意网络”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“197-198”,“作者”:[{“给定”:“Xiaoqin”,“family”:“Zhang”,“序列”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Tao”,“family”:“Wang”,“sequence”:“additional”,“atfiliation“:[]{”given“:”Jinxin“,”family“:”Wang“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},”givent“:”Guiying“,“faily”:”Tang“,“:[]}],”成员“:”78“,“reference”:[{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“108”,“doi”:“101016\/j.ins.2018.01.009”,“article-title”:“基于线性传输和恒时空运估计的图像去叠实时框架”,“volume”:”436“author”:“Alajarmeh”,“year”:“2018”,“journal-title“:”Inform.Sci.“},{“键”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b2”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“非结构化”:“Berman,D.,Avidan,S.,et al.,2016。非局部图像去雾。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。第1674\u20131682页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.185”},{“key”:“101016\/j.cviu.2020.103003_b3”,“非结构化”:“Bluche,T.,2016。用于端到端手写段落识别的联合行分割和转录。收录:神经信息处理系统进展论文集。第838\u2013846页。“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“5187”,”doi“:”101109\/TIP.2016.2598681“,”article-title“:”Dehazenet:一个端到端的单图像去雾系统”,“author”:“Cai”,“year”:“2016”,“journal-title”:“IEEE Trans.image Process.”},},“key”:“10.1016\/j.c viu.2020.103003_b5“,”doi由“:”交叉引用“,”非结构化“断言:”Cao,C.,Liu,X.,Yang,Y.,Yu,Y.,Wang,J.,Wang,Z.,Huang,Y.,Wang,L.,Huang,C.,Xu,W.等人,2015。三思而后行:用反馈卷积神经网络捕捉自上而下的视觉注意力。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集。pp.2956\u20132964.“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2015.338“},{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b6”,“series-title”:“欧洲计算机视觉会议论文集”,“首页”:“576”,”article-title“:“通过梯度残差最小化抑制视觉伪影的鲁棒图像和视频去噪”,“author”:“Chen”,“year”:“2016”},”{“密钥”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b7“,“series-title”:“IEEE计算机视觉应用冬季会议论文集”,“首页”:“1375”,“article-title”:“用于图像去叠和去叠的门控上下文聚合网络”,“author”:“Chen”,“year”:“2019”},{“key”:Fu,J.,Liu,J.、Tian,H.、Li,Y.、Bao,Y.,Fang,Z.、Lu,H.,2019年。用于场景分割的双重注意网络。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。第3146\u20133154页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00326”},{“key”:“101016\/j.cviu.2020.103003_b9”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Girshick,R.,2015。快速r-cnn。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集。pp.1440\u20131448.“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2015.169“},{”key“:”101016\/j.cviu.2020.103003_b10“,”首页“:”2341“,”article-title“:”使用暗通道优先去除单幅图像雾“,”author“:”He“,”year“:”2010“,”journal-title”:“IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.”},“issue”:“9”,“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.10 3003_b11“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1904“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2015.2389824“,“article-title”:“视觉识别深层卷积网络中的空间金字塔池”,“volume”:“37”,“author”:“He”,“year”:“2015”,“journal-title“:”IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b12“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,j.,2016。用于图像识别的深度残差学习。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。pp.770\u2013778.“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2016.90“},{”key“:”101016\/j.cviu.2020.103003_b13“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“70”,“DOI”:“10.1016\/j.patrec.2019.08.013”,“article-title”:“使用深度神经网络的单一图像去叠”,“volume”:“128”,“author”:“Hodges”,“year”:“2019”,“journal-title“:”Pattern Recognit.Lett.“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1254“,”doi“:”10.1109\/34.730558“,”article-title“:”基于盐度的视觉注意模型,用于快速场景分析“,”author“:”Itti“,”year“:”1998“,”journal-title”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b15“,”unstructured“:”Jaderberg,M.,Simonyan,K.,Zisserman,A.等人,2015。空间变压器网络。收录:神经信息处理系统进展论文集。第2017\u20132025页。基于深度卷积神经网络的Imagenet分类。收录于:《神经信息处理系统进展论文集》。第1097\u20131105页。“},{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b18”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kupyn,O.,Budzan,V.,Mykhailych,M.,Mishkin,D.,Matas,j.,2018。去模糊:使用条件对抗网络进行盲运动去模糊。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。pp.8183\u20138192.“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00854“},{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b19”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,B.,Peng,X.,Wang,Z.,Xu,j.,Feng,D.,2017。Aod-net:全合一去叠网络。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集。pp.4770\u20134778.“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.511“},{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b20”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”492“,”DOI“:,“journal-title”:“IEEE Trans.image Process.”},{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b21“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Li,B.,Yan,j.,Wu,W.,Z.,Hu,X.,2018b。具有暹罗区域提议网络的高性能视觉跟踪。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。pp.8971\u20138980.”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00935”},{“key”:“10.1016\/j.cviu.20210.103003_b22”,“DOI断言者”:“crossref”,“非结构化”:“Liu,X.,Ma,Y.,Shi,Z.,Chen,j.,2019。GridDehazeNet:用于图像去噪的基于注意力的多尺度网络。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集。第7314\u20137323.页“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2019.00741“},{”key“:”101016\/j.cviu.2020.103003_b23“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Liu,S.、Sun,Y.、Zhu,D.、Ren,G.、Chen,Y.,Feng,j.、Han,j.,2018。通过对抗性特征和标签自适应进行跨域人工解析。摘自:AAAI人工智能会议记录。“,”DOI“:”10.1609\/aai.v32i.12320“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2021013003_b24“,”nonstructured“:”Mnih,V.,Heess,N.,Graves,A.等人,2014。视觉注意的重复模型。收录:神经信息处理系统进展论文集。第2204\u20132212页。“},{“问题”:“3”,“关键”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b25”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“233”,”doi“:”10.1023\/A:1016328200723“,”article-title“:”Vision and the atmosphere“,”volume“:”48“,”author“:”Narasimhan“,”year“:”2002“,”日记标题“:”Proc.Int.j.Compute.Vision“},{“密钥”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b26”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Qu,Y.,Chen,Y.、Huang,J.、Xie,Y.(2019年)。增强的pix2pix去叠网络。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。第8160\u20138168页。“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00835”},{“key”:“101016\/j.cviu.2020.103003_b27”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ren,W.,Liu,S.,Zhang,H.,Pan,j.,Cao,X.,Yang,M.-H.,2016。基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去噪。摘自:欧洲计算机视觉会议论文集。pp.154\u2013169.“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-46475-6_10“},”{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b28”,“series-title”:“二阶椭圆偏微分方程”,“author”:“Trudinger”,“year”:“1983”},{“issue”:“4”,“key“10.1016”:“j.cviu.2020.10303_b29”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”600“,“DOI”:“10.1109\/TIP.2003.819861”,“article-title“:”图像质量评估:从错误可见性到结构相似性“,”卷“:”13“,”作者“:”王“,”年份“:”2004“,”期刊标题“:”IEEE Trans。图像处理。“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b30“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Yuan,Y.,Liang,X.,Wang,X.、Yeung,D.-Y.,Gupta,A.,2017。用于动作驱动视频对象检测的时间动态图LSTM。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集。pp.1801\u20131810.“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.200“},”{“key”:“10.1016\/j.cviu.2020.103003_b31”,”DOI-asserted-by“:”crossref“,“first page”:”279“,”DOI“:“10.1007\/s11263-015-0819-8”,”article-title“:”低帧速率视频的鲁棒跟踪系统“,”volume“:”115“,”author“:”Zhang“,”year“:”2015“,”journal-title”:“Int”.j.计算可视“},{”键“:”10.1016\/j.cviu.2020.103003_b32“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”doi“:”10.1016\/j.neucom.2020.04.147“,”article-title“:”基于注意的视频去模糊插值网络“,”author“:”Zhang“,”year“:”2020“,”journal-tittle“:”Neurocomputing“},”{“key”:“10.1016\\j.cviu.2020.10303_b33”,“doi-assert-by”:”cross-ref“,“unstructured”:“”张毅、李毅、李毅、王毅、钟毅、傅毅,2018年。使用非常深的剩余通道注意网络的图像超分辨率。摘自:欧洲计算机视觉会议论文集。第286\u2013301页。“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-01234-2_18”},{“key”:“101016\/j.cviu.2020.103003_b34”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,H.,Patel,V.M.,2018。密集连接金字塔去叠网络。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。第3194\u20133203页,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00337”},{“key”:“101016\/j.cviu.2020.103003_b35”,“article-title”:“带校正和对齐的稳健低阶张量恢复”,“author”:“Zhang”,“year”:“2020”,“journal-title“IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.”}:“crossref”,“首页“:”253“,”DOI“:”10.1016\/j.image.2019.02.004“,”article-title“:”单图像去叠的多尺度最优融合模型“,”volume“:”74“,”author“:”Zhao“,”year“:”2019“,”journal-title”:“Signal Process.,”。,图像通信。“},{”key“:”10.1016\/j.cviu.2021013003_b37“,”首页“:”3522“,”文章标题“:”使用颜色衰减先验的快速单图像雾度去除算法“,”作者“:”Zhu“,”年份“:”2015“,”期刊标题“:”IEEE Trans.image Process.“}],”容器标题“:[”计算机视觉和图像理解“],”原标题“:[],”语言“:”en“,”链接“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1077314220300709?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S1077314220300709?httpAccepte=text\/plain“,”内容类型“:”文本\/plaine“,”content-version”:“vor”,“intended_application”:“text-mining”}],“存放”:{“date-parts”:[[2022,10,26]],“date-time“:”2022-10-26T03:15:53Z“,”timestamp“:1666754153000},”score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S1077314220300709”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[[2020,8]]},‘references-count’:37,‘alternative-id’:[”S107731422030030070 9“],”URL“:”http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.cviu.2020.103003“,”关系“:{},”ISSN“:[”1077-3142“],”ISSN-type“:[{”value“:”1077-3162“,”类型“:”打印“}],”主题“:[],”发布“:{”日期部分“:[2020,8]},“值”:“基于金字塔通道的图像去叠特征注意网络“,”name“:”articletite“,”label“:”Article Title“},”{“value”:“计算机视觉和图像理解”,“name”:“journaltitle”,“label”:“Journal Title”},{“value”:“https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cviu.2020.103003”,“name”:“articlelink”,”label:“”CrossRef DOI链接到出版商维护的版本“}”,{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content-type”},{”value“:”\u00a9 2020 Elsevier Inc.保留所有权利。“,”name“:”copyright“,”label“:”copyright”}],“article-number”:”103003“}